在日前舉辦的「2026 AI 智慧大工廠論壇」，聚焦探討製造業 AI 賦能的實戰路徑。新漢智能副總經理阮北山指出，大型場域複雜標準、漫長的導入時程與高昂的建置費用，往往讓中小企業對 AI 智慧轉型望而卻步。面對資源有限的現實，中小企業如何打破規模限制，從零開始建構專屬的 AI 競爭力？
阮北山觀察到，許多工廠在轉型時盲目導入 AI 模型，卻忽略底層數據收集才是模型的根基。為此，新漢推出「AI 生產小達人」Edge AI 專家平台，協助中小企業推動轉型時，採取循序漸進的實戰策略。
以神經系統架構打通企業 AI 大腦
企業在推動轉型時，首先需要釐清導入 AI 的真正目的。「老闆真正想看的不是機台，而是獲利」阮北山表示，在傳統的工廠管理中，現場資訊往往人工抄寫，甚至充滿人為的修飾與誤差，缺乏真實且即時的數據，就無法進行有效的管理，更遑論找出隱藏在生產線中的成本漏洞或超支。
「對於中小企業的工廠來說，優先任務不應該是買一顆 AI 大腦，而是先長出神經」阮北山表示，導入 AI 應該先從底層的基礎設施做起，他比喻企業的決策中心就像是「大腦」，現場設備串接起來的數據則是「神經」，透過邊緣運算讓這套神經系統將底層設備的稼動率、停機、異常與產出數據精準串接起來，企業才能定位出營運的根本問題。
對此，新漢智能提出兩大核心工具。首先是「AI 生產小達人」平台，讓 AI 擔任現場數位助理，整理繁雜資料、提供異常即時警示並進行深度趨勢分析，透過分析設備效率下滑的軌跡，或是新進員工的學習曲線，AI 能在問題擴大前，主動提醒管理者預先處置。第二個是「AI 獲利總管」，其核心價值在於串接 IT 與 OT 端，將工單、材料成本與生產站別等資訊匯總，幫助企業找出損害毛利的源頭。
阮北山舉例一家生產電池材料的台灣廠商，成功打入法國潛艦國防供應鏈，其致勝關鍵就在於透過系統串接，完整掌握了生產履歷與碳足跡，過程中 AI 系統更協助他們發現製程中老舊機台的異常耗電問題。透過以上案例即可證明，當現場數據被徹底透明化，改善的需求與成效便會自然浮現。
「一個問題，一個 APP」 輕量化 AI 落地策略
然而，建立數據神經系統與 AI 平台之後，中小企業面臨的下一個難題是「落地成本過高」與「系統開發期過長」。針對這些痛點，新漢智能也提出更具彈性與效益的落地解法。
企業不需要花大錢從頭開發客製化系統，而是可以採取「一個問題，一個 APP」的策略。無論是 CNC 程式最佳化、刀具壽命預測，還是射出機的品質控制，企業都能依據當下最迫切的痛點，精準導入對應的專家 AI APP 來解決。
阮北山最後強調，對於資源有限的中小企業而言，經濟部產業發展署近期推動「19+1」的產業競爭力方案，企業只需負擔極低的成本，就能獲得專家團隊進入企業現場進行訪視、盤點需求、釐清問題，並提出具體可行的改善與轉型建議。「中小企業應該利用這個政策的東風，用極低的門檻與成本跨出 AI 轉型的第一步」阮北山建議中小企業，推動 AI 轉型只要從一台設備開始，就能逐步長出企業專屬 AI 小幫手，踏出 AI 數位轉型的第一步。
